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WENN DER SCHUH DRÜCKT - WIR FINDEN DIE RICHTIGE PASSFORM FÜR SIE!

SCHWUND REDUZIEREN. UMSATZ STEIGERN. BETRIEB OPTIMIEREN.

Führende Einzelhandelsunternehmen nutzen KI, um Schwund zu reduzieren, Prognosen zu verbessern, die Logistik zu automatisieren, Aktionen im Laden und Echtzeitpreise zu bestimmen, Personalisierung sowie Empfehlungen für Kunden zu ermöglichen und bessere Einkaufserlebnisse sowohl in Geschäften als auch online bereitzustellen.

Intelligente Läden

Mit Daten von Kameras und Sensoren nutzen Einzelhändler KI, um Schwund zu reduzieren, Lagerengpässe zu eliminieren und Kundenverhaltensweisen sichtbar zu machen. Die gleiche Infrastruktur kann auch einen schnelleren Abschluss des Kaufvorgangs ermöglichen. Erfahren Sie mehr über die fünf Möglichkeiten, wie Einzelhändler mithilfe von KI intelligente Läden schaffen: Anlagenschutz, Ladenanalyse, autonomes Einkaufen und Ladenvorgänge.
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Prognosen und Inventarverwaltung

Außerdem verbessert KI Bedarfsprognosen und die Inventarverwaltung. Bei der Bedarfsprognose werden Daten aus verschiedenen Quellen verwendet, um sicherzustellen, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit im richtigen Geschäft verfügbar sind.

Die Verbesserung der Prognosegenauigkeit mit maschinellem Lernen hat einen entscheidenden Einfluss auf die Optimierung der Lieferkette.

Die effektive Prognose erfordert mehr als das Betrachten von Demographie und Standort. Viele externe Einflüsse wie Wetter oder lokale Sportveranstaltungen können auch das Angebot und die Nachfrage beeinflussen. Durch die Nutzung von NVIDIA RAPIDS™-Softwarebibliotheken auf NVIDIA GPUs können Einzelhändler das Training ihrer maschinellen Lernalgorithmen um das bis zu 20-Fache beschleunigen. Das bedeutet, dass sie mehr Daten verwenden und sie schneller mit höherer Genauigkeit verarbeiten können.

Walmart Verbessert Die Prognose

Walmart beispielsweise hat mit RAPIDS-Open-Source-Datenverarbeitung und Bibliotheken für maschinelles Lernen die maschinellen Lernalgorithmen 20-mal schneller trainiert. Auf Basis von CUDA-X AI™  und dank der Nutzung von NVIDIA GPUs ermöglicht RAPIDS es Walmart, die richtigen Produkte effizienter in die richtigen Geschäfte zu bringen, in Echtzeit auf Käufertrends zu reagieren und Kosteneinsparungen bei der Inventur zu realisieren.

KI in der Lagerlogistik

Lagerlogistik ist die Kunst der Optimierung, Integration, Automatisierung und Verwaltung des Produktflusses in Fulfillment- oder Distributionszentren. Die Kombination aus KI-Lösungen von NVIDIA für intelligente Videoanalysen (IVA), Robotik, Automatisierung und Verwaltung in Lieferketten führt zu operativer Effizienz und einem höheren Prozessdurchsatz.
GPU-gestützte KI verleiht Prozessen ein gewisses Maß an Bewusstsein, indem physikalische und virtuelle Eigenschaften genutzt werden, um die Echtzeitleistung und Genauigkeit zu erhöhen. Lagerroboter, die Aufträge verarbeiten, können alle Variablen auswerten, bevor sie Entscheidungen treffen, und sich an veränderte Situationen anpassen. Dank automatisierter Berichterstattung können sie Routen optimieren sowie eine durchgehende Sichtbarkeit und höhere Genauigkeit bezüglich der kommissionierten, verpackten und verschickten Bestellungen bieten.
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Gesprächs-KI

Natural Language Processing (NLP) unterstützt Einzelhändler bei der Personalisierung von Erfahrungen für Kunden und verbessert den Kundenservice. Es wird auch zum Kompilieren und Analysieren von Verbraucherdaten verwendet, um umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten. NVIDIA macht Echtzeit-Gesprächs-KI möglich, indem Training und Inferenz von BERT optimiert werden, einem beliebten NLP-Modell.

NVIDIA Jarvis ist eine Plattform für das Erstellen und Bereitstellen von KI-Anwendungen, die Deep-Learning-Modelle für Spracherkennung und -synthese, Sprachverstehen und Vision vereinen. Jarvis wird auf dem NVIDIA EGX-Stack ausgeführt, der mit allen kommerziell verfügbaren Kubernetes-Infrastrukturen kompatibel ist.
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Empfehlung und visuelle Suche

Das Verständnis des Kundenverhaltens war für Einzelhändler, die Wachstum fördern möchten, noch nie so wichtig wie heute.  Mithilfe von KI-Anwendungen, die mit Videoanalysen ausgestattet sind, erhalten Einzelhändler im Laden dieselbe Transparenz wie sie derzeit online möglich ist.

Mit Einblicken in beliebte Gänge, Verweilzeiten und Demografie können Händler das Merchandising verbessern und Echtzeitaktionen anbieten, um den Umsatz zu steigern und ein besseres Erlebnis zu bieten.

Im E-Commerce nutzen Händler GPU-gestütztes maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen für schnellere, präzisere Empfehlungs-Engines, die den Umsatz um 60 Prozent steigern können.
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ARBEITEN SIE AN DER AUFGABE IHRES LEBENS – AN JEDEM ORT.

Während sich die Welt der Remote-Arbeit zuwendet, ändern sich auch die Kauftrends der Verbraucher – und Einzelhandelsexperten, von IT-Managern bis hin zu Datenwissenschaftlern, müssen mit diesen Trends Schritt halten. Erfahren Sie, wie GPU-gestützte Hardware und Virtualisierungssoftware Ihrem Unternehmen dabei helfen können, den digitalen Wandel vorzunehmen und mit einer sich stetig verändernden Welt Schritt zu halten.

E-Book lesen: Arbeiten Sie im Einzelhandel an der Aufgabe Ihres Lebens – an jedem Ort

Webseite ansehen: Remote-Arbeit

ÖKOSYSTEM VON EINZELHANDELS-SOFTWAREPARTNERN

Das sind die leistungsstarken Ingenieure hinter verschiedenen neuen Innovationen, die dem Einzelhandel zugute kommen. Einige sind ausgereifte Unternehmen, andere sind Teil des NVIDIA Inception-Programms, des Start-up-Inkubators von NVIDIA, in dem sie bahnbrechende grafikprozessorbasierte KI-Tools für den Einzelhandel entwickelt haben. Erfahren Sie, wer bei der vierten industriellen Revolution ganz vorn steht und neue Funktionen für intelligente Läden, Lagerlogistik und Omnichannel-Verwaltung bietet.

Deep North – bessere Erfahrungen mit KI-Erkenntnissen im Store 

Deep North ermöglicht es lokalen Einzelhandelsgeschäften und Transportzentren, Verbraucher durch bessere Erfahrungen aus der Onlinewelt zurück in die Läden zu locken.

Clarifai – KI-gestützte Datenannotierung beschleunigen

Das neue Labeler-Tool von Clarifai unterstützt Datenwissenschaftler dabei, die Zeit zum Kommentieren von Bildern zu kürzen.

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Everseen – Skalierung des Bestandsschutzes und der Inventargenauigkeit mit Edge-KI 

Everseen verwendet Computer Vision und Deep Learning, um Einzelhändlern Einblicke in Echtzeit zu liefern, den Bestandsschutz zu verbessern und Vertriebsprozesse zu optimieren.

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Malong Technologies – Klassifizierung von unbeschrifteten Bildern

Malong verbessert die Effizienz und nutzt intelligente Videoanalysen, um Schwund präzise entgegenzuwirken und die Selbstbedienung in Geschäften zu verbessern.

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AiFi – Nano-Shops und intelligente Schränke

AiFi automatisiert Geschäfte auf der ganzen Welt und bietet KI-fähige Lösungen für einen automatische Bezahlvorgang für alle.

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Dematic – KI-Bereitstellungen verwalten und skalieren

Dematic nutzt KI an der Edge, um Anwendungen, Server und Softwarebereitstellungen jederzeit und überall zu verwalten.

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KI-SKALIERBARKEIT VON DER PERIPHERIE ÜBER DAS DATENZENTRUM BIS HIN ZUR CLOUD

Echtzeit-KI für Edge-Anwendungen

Die Edge-Lösungen von NVIDIA sind darauf ausgelegt, kontinuierliche Datenströme am Netzwerkrand zu erfassen und zu berechnen. Die KI-Berechnungen werden vollständig im Store durchgeführt. Sie liefern den Store-Mitarbeitern Echtzeitinformationen und Benachrichtigungen zum Thema Schrumpfung sowie Informationen über die demografische Entwicklung von Kunden, Einkaufspräferenzen und vieles mehr.

Smart Retail ist mit der leistungsstarken KI von heute und der NVIDIA EGX-Plattform möglich, die Einzelhandelsgeschäften Zugriff auf die Leistung von beschleunigtem KI-Computing ermöglicht.
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Leistungsstarkes Computing für Rechenzentren

Die grafikprozessorbeschleunigte NVIDIA Tesla®-Computing-Plattform beschleunigt das Training von Modellen für Deep Learning und maschinelles Lernen erheblich, um Erkenntnisse zu liefern, die zuvor nie möglich waren. Von der Peripherie bis hin zum Rechenzentrum – Tesla-Grafikprozessoren sind bei jedem großen Computersystem- und Serverhersteller verfügbar, um das Training von KI-Modellen in Ihrem Rechenzentrum zu beschleunigen.

Sie sind auch in NVIDIA DGX™-Systemen verfügbar, die mit der DGX-Zusatzsoftware für eine schnelle KI-Bereitstellung ausgestattet sind, um den Anforderungen von Entwicklern für Deep Learning und maschinelles Lernen gerecht zu werden.
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Demokratisierung –
​​​​​​​vom Rechenzentrum bis zur Cloud

NVIDIA-Grafikprozessoren sind weltweit auf allen wichtigen Cloudplattformen verfügbar, und NGC stellt grafikprozessorbeschleunigte Softwarecontainer für einfache Bereitstellung zur Verfügung, einschließlich Deep Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, MXNet und vieles mehr. NVIDIA Metropolis ist auch in der Cloud verfügbar, vollständig in Azure IoT Edge integriert und wird demnächst in das AWS IoT Greengrass integriert.
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NVIDIA-Softwarebibliotheken und -SDKs bilden eine skalierbare Lösung, mit der Kunden Inferenz und KI in der Cloud, auf ihren Servern oder in der Peripherie bereitstellen können. Zu diesen SDKs gehören NVIDIA JetPack™ für Einbettung, DeepStream für IVA, NVIDIA Isaac™ für Robotik, NVIDIA TensorRT™ für Inferenz, Transfer Learning-Toolkit für die Optimierung von Deep Neural Networks (DNNs) und NGC für Container und KI-Software.
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